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Enregistrement W2803807404 · doi:10.7202/1045179ar

L’usage du numérique à l’école élémentaire en France : résultats de l’étude « Lire-écrire au CP »

2018· article· fr· W2803807404 sur OpenAlexvenueno aff
Caroline Viriot-Goeldel, Jacques Crinon, Céline Piquée, Brigitte Marin

Notice bibliographique

RevueNouveaux cahiers de la recherche en éducation · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Technology Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La présente recherche exploite les données de l’étude «Lire-écrire au CP» pour déterminer et analyser la part du numérique dans l’enseignement de la lecture en première année d’école élémentaire en France. En moyenne, près de 6 % des tâches de lecture-écriture sont effectuées avec un support numérique. Si l’utilisation de l’ordinateur ou de la tablette demeure marginale, on note en revanche une percée du tableau numérique interactif (TNI). Parmi les 131 classes participant à notre étude, 24 en sont équipées. Elles l’utilisent en moyenne 117 minutes par semaine pour travailler la lecture-écriture. L’analyse des vidéos de ces classes témoigne d’une utilisation majoritairement assez proche de celle du tableau traditionnel. Les analyses multiniveaux conduites n’ont permis de déceler aucun effet de ce type d’usage du TNI sur les progrès des élèves.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,393
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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